IOT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었지만, 기상현상과 대기오염 등에 의한 피해를 예방하기 위한 제품은 아직 미비하다. 여러 피해 사례들을 조사해본 결과, 중국발 황사로 인한 초미세먼지, 공장의 화학 기체, 자동차 매연 등에 의해 대기가 오염되면서 사람들은 호흡기 질환에 쉽게 걸리거나, 집 내부에 미세먼지가 뿌옇게 쌓이기도 한다. 또한, 창문을 열어놓은 채 장시간 외출 시, 미세먼지나 폭우 등으로 인해 실내가 엉망이 되기도 한다. 그 외에도 거동이 불편한 노약자나 장애인만이 집에 있는 경우, 창문을 직접 개폐하는 것에 어려움이 있기에 보호자가 돌아올 때까지 견뎌야만 한다. 이러한 주거환경의 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 실내외의 교차점을 창문으로 설정하였고, 자동화와 편의성을 추가하고자 하였다. 창문 개폐의 자동화 구현을 위해 아두이노 개발환경에 5가지 센서를 적용하였고, 편의성을 높이기 위해 라즈베리 파이 개발환경에 OK구글 오픈소스를 활용하여 음성인식 기능을 적용하였다.
직경 2.5 ㎛ 이하인 초미세먼지는 급격한 도시화와 인구 증가로 인해 대도시에서 많이 발생하며, 유아 및 청소년기는 성인에 비해 초미세먼지에 취약하고 만성 질환으로 이어질 가능성이 높다. 특히 대부분의 청소년들은 학교에서 가장 많은 시간을 보내고 있으며, 다양한 이유에 의해 실외에서 발생한 초미세먼지가 실내로 유입된다. 본 연구는 외부 요인에 의해 발생하는 학교 초미세먼지를 예측하고 학교별 초미세먼지 범주화를 수행하였다. 10-fold cross validation과 grid-search method를 적용한 random forest (RF) 모델에 화학과 기상 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD)를 입력 자료로 하여 학교 초미세먼지를 예측하고 정확도 평가를 위해 4가지 통계 지표를 이용하였다. 학교 미세먼지 범주화를 위해 6가지 유형을 가진 느슨한 기준과 엄격한 기준을 정의하였으며, 범주화 결과 느슨한 기준의 경우 유형 2와 3에, 엄격한 기준의 경우 유형 3과 4에 가장 많은 학교가 포함되었다.
The urban railway system is a convenient public transportation system, as it carries many people without increasing traffic congestion. However, air quality in urban railway environments is worse than ambient air quality due to the internal location of the source of air pollutants and the isolated space. In this paper, characteristics of particulate matter (PM) pollution in urban railway environments are described from the perspective of diurnal variation, chemical composition and source apportionment of PM. PM concentrations in concourse, platform, passenger cabin, and tunnel are summarized through an analysis of 34 journal articles published in Korea and overseas. This information will be helpful in developing effective policies to reduce PM pollution in urban railway environments.
도시철도의 환승체게 개선과 차량의 이용편이성 향상 및 고유가 등으로 도시철도 이용객수는 해마다 증가하고 있다. 이렇게 많은 승객이 이용하는 차량실내는 미세먼지, co2등의 오염물질이 증가하여 이용승객의 건강을 해치고 있는 실정이다. 이를 해결하기 위해 새롭게 개발되는 차세대전동차에 수치해석 기법을 적용하여 설계단계에서 덕트 및 실내기기배치 등을 모델링하여 열유동 및 쾌적성을 해석하여 국제기준과 비교하여 그 기준을 만족하는 차량임을 확인하였다.
일반적으로 노동의 주무대인 작업장의 작업환경은 주거실내환경과는 다르다. 작업장에서는 유해물질을 다량으로 사용하거나 농축된 상태로 사용하므로 납과 수은, 카드뮴, 먼지 등 발암물질이나 인체에 유해한 물질에 노출이 용이함으로서 근로자들의 건강을 크게 위협하고 있다(김, 1999). 노동자는 작업환경에서 발암물질과 유해물질이 포함된 각종 먼지를 흡입하기 때문에 폐에 섬유증식을 일으키거나 폐기능을 저하시키는 직업병을 겪기도 한다. (중략)
The international concern on the inhalable fine dust is continuing to increase. In addition to the toxic properties of the fine dust itself, it can be more dangerous than other environmental factors since the dust pollution is hard to be detected by human sense. Although the information on outdoor air condition can be acquired easily, the indoor dust concentration is another problem because the indoor air condition is influenced by the architectural environment and human activity. It means occupants may be exposed to indoor dust pollution over a long period without being aware. Therefore the indoor dust concentration should be measured separately and visualized as an intuitive information. By visualizing, the indoor dust concentration in each space can be recognized practically in compare with the degree of pollution in adjacent spaces. Besides the visualization outcome can be used as base data for related research such as an analysis of the relation between indoor dust concentration and architectural environment. Meanwhile, with the development of network and micro sensing devices, it became possible to collect wide range of indoor environment data. In this regards, this paper suggests a system for visualization of indoor dust concentration and demonstrates it on an actual space.
환경부는 2006년 12월에 "대중교통수단 실내공기질 관리 가이드라인"을 제정하였다. 관리항목으로 이산화탄소($CO_2$)와 미세먼지(PM10)에 대해 각각 Level 1(평상시)과 Level 2(혼잡시)로 가이드라인을 제시하였다. 이에 열차와 전동차에 대해 실내공기질 관리가 필요하게 되었다. 본 연구는 2007년 9월과 11월에 4호선(당고개-오이도), 1호선 급행(동인천-용산) 전동차 운행구간을 대상으로 실내공기질을 측정하였다. 또한 전동차 설계검토 사양과 일반적인 공기인자 등의 물성값을 적용하여 $CO_2$ 농도를 예측하였다. 그리고 전동차 실내공기질 실측치와 비교분석 하였다. 측정결과 PM10 농도는 환경부 가이드라인에 각각 44, 57, 45% 수준, $CO_2$농도는 각각 39, 36, 44% 수준으로 양호하였다. 또한 $CO_2$ 농도 예측치와 실측치를 비교한 결과 예측치는 실측치에 유사한 결과로 나타났다.
본 세계적으로 출생률이 줄고 기대 수명이 늘어나 고령화 사회가 되어감에 따라 고령 인구의 건강 관리를 위한 시스템이 필요하다. 그 중 실내 건강 관리를 위한 스마트 홈 캐어 서비스를 위해서는 재실 여부 및 활동 유형에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 캐어 서비스를 위해 실내 온습도, CO2, 미세먼지 값과UWB 레이더 측위를 통해 재실 여부 뿐만 아니라 활동 유형을 분류하는 랜덤 포레스트 모델을 제안한다. 실험은 실내 온습도, CO2, 미세먼지를 측정하는 센서 3개와 UWB Radar 2개를 사용하여 2초 간격으로 실내 환경 및 재실자의 측위 데이터를 측정한다. 측정된 데이터는 이상치와 결측치를 보정 처리한 후 80%의 트레이닝 셋 데이터와 20%의 테스트 셋 데이터로 이분하며 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 중요도 상위 변수 목록, 정확도, 민감도, 특이도, T1 스코어를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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